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Auflistung nach Schlagwort "Prozessdaten"

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  • Konferenzbeitrag
    Datenfluss bei der Applikation der Bodenbeprobung mit dem mobilen Feldlabor „soil2data“
    (43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Riedel, Vadim; Möller, Andreas; Terhaag, Matthias; Meyer, Thomas; Mentrup, Daniel; Kerssen, Hendrik; Najdenko, Elena; Lorenz, Frank; Mosler, Tino; Tesch, Heinrich; Peters, Walter; Hinck, Stefan; Ruckelshausen, Arno
    Die Digitalisierung des Bodenbeprobungsverfahrens mit einer automatisierten Generierung einer Düngeempfehlung auf Grundlage der analysierten Bodennährstoffgehalte – direkt nach Beendigung der Bodenbeprobung auf dem Acker – ist ein übergeordnetes Ziel bei der Nutzung des mobilen Feldlabors „soil2data“. Neben den Bodennährstoffanalyse-Ergebnissen sind für die Umsetzung einer automatisierten generierten Düngeempfehlung weitere Informationen notwendig. Die Quellen dieser Informationen haben einen unterschiedlichen Ursprung. Es sind Daten aus verschiedenen Quellen vom Bewirtschafter, von Dienstleistern und vom mobilen Feldlabor, welche miteinander verknüpft und synchronisiert werden müssen. Für einen automatisierten Prozessablauf zur Generierung einer Düngeempfehlung ist die Datenorganisation eine essenzielle Voraussetzung. Die Grundlage der Empfehlung sind die Tabellenwerke der offiziellen Düngeempfehlung, die bei den für die Düngung zuständigen Behörden der Bundesländer vorliegen. In dieser Publikation werden die notwendigen Daten und der Prozessdatenfluss für die Bodenbeprobung und Düngeempfehlung-Generierung beschrieben und grafisch dargestellt.
  • Zeitschriftenartikel
    Die ethischen Implikationen von Prozessdaten: Eine systematische Literaturanalyse von Datenethik und Process Mining
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 61, No. 1, 2024) Gabdoulline, Gulnara; Kern, Christopher Julian; Krönung, Julia
    Process Mining (PM) stellt eine wachsende Disziplin dar, die aufgrund ihres Potenzials zur Verbesserung von Geschäftsprozessen immer mehr Aufmerksamkeit von Forschern und Anwendern auf sich zieht. Wie jede neue Technologie gibt es jedoch auch im Kontext von PM-Bedenken hinsichtlich der ethischen Anwendung. Gerade bezogen auf Erhebung, Verarbeitung und Nutzung von Daten kann es hierbei zu Problemen kommen. Dieser Artikel zielt daher darauf ab, anhand einer Literaturanalyse ethische Implikationen im Process Mining herauszuarbeiten. Dabei wurden 39 Artikel aus sechs Zeitschriften im Bereich PM und 24 Artikel aus vier Zeitschriften im Bereich Datenethik analysiert. Die Ergebnisse zeigen das wachsende Interesse an der Datenethik und PM, aber es befasst sich nur ein geringer Anteil der analysierten PM-Artikel mit datenethischen Grundsätzen. Weitere Forschung ist in Bereichen bestimmter datenethischer Grundsätze, wie Datenqualität und der informierten Zustimmung, erforderlich. Insgesamt bietet diese Studie einen Ausgangspunkt für weitere Forschungen zur ethischen Nutzung von Daten bei der Anwendung von PM und verdeutlicht, dass diesem Bereich mehr Aufmerksamkeit gewidmet werden sollte. Process Mining (PM) is of increasing attention for researchers and practitioners alike, especially in regards of the potential to improve business processes in their efficiency. However, like any new data-driven technology, PM raises ethical concerns about the collection, processing, and use of data. The purpose of this paper is to demonstrate ethical implications in process mining by conducting a literature review. To do so, 39 articles from six journals in the field of PM and 24 articles from four journals in the field of data ethics were analyzed. The results show that despite there being growing interest in data ethics and PM, only a small percentage of the PM articles analyzed address data ethical principles. This highlights the need for clear ethical guidelines for use in PM. Further research is needed in areas of specific data ethics principles such as data quality and informed consent. As a result, this review provides a foundation for further research on the ethical use of data in the application of PM.